在这个过程中,我们可以使用sample_weight参数来设置样本的权重,从而影响模型的训练过程。 # 设置权重sample_weights=np.array([0.5,1.0,2.0]*33+[0.5])# 拟合模型时使用样本权重regressor_weighted=DecisionTreeRegressor()regressor_weighted.fit(X_train,y_train,sample_weight=sample_weights)predictions_weighted=regr...
示例代码 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 生成模拟数据X=np.sort(5*np.random.rand(80,1),axis=0)y=np.sin(X).ravel()+np.random.normal(0,0.1,X.shape[0])# 创建训练和测试集X_tr...
importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt# Create a random datasetrng = np.random.RandomState(1) X = np.sort(10* rng.rand(160,1), axis=0) y = np.sin(X).ravel() y[::5] +=2* (0.5- rng.rand(32))# 每五个点增加一次噪音# Fit regression ...
```python model = DecisionTreeRegressor(random_state=42) model.fit(X_train, y_train) ``` 四、输出决策树回归规则 使用export_text函数可以输出决策树回归规则。具体步骤如下: 1. 创建一个空字符串变量,用于存储规则输出。 2. 使用DecisionTreeRegressor类的predict函数对测试集进行预测,并获取预测结果。 3...
1、Python代码 fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor# 实例化决策树回归模型regressor=DecisionTreeRegressor(criterion='mse',# 损失函数使用均方误差(MSE)max_depth=5,# 限制回归树的最大深度为 5,以防止过拟合min_samples_split=10,# 内部节点分裂所需的最小样本数random_state=42# 固定随机种子,保证每次...
问AttributeError: DecisionTreeRegressor对象没有属性“tree_”EN大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和...
，分别对应的模型为分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）及回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）。
python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: 1fromsklearn.datasetsimportload_boston2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler4fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor5fromsklearn.metricsimportr2_score, mean_squared_err...
regr_2=DecisionTreeRegressor(max_depth=5)#最大深度为5的决策树 regr_1.fit(X,y) regr_2.fit(X,y) X_test=np.arange(0.0,5.0,0.01)[:,np.newaxis] y_1=regr_1.predict(X_test) y_2=regr_2.predict(X_test) (三) 绘出预测结果与实际目标图 ...
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,他能从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,已解决分类和回归问题。 决策树的目标是建立一个可以用于决策的树结构,包含一个根节点和若干叶子节点和非叶子节点,叶子节点对应各个类别,非叶子节点对应一个属性值。